企业荣誉
这是一个很独有的专业视角。马斯克与孵化器YCombinator总裁阿尔特曼牵头创办的非营利性人工智能研究公司OpenAI仍然背负着双重愿景：一方面保证人工智能（AI）技术会损害人类，另一方面尽量保证这项技术取得的利益分配更加普遍、更加平衡。这个的组织创建的想法是幸福的，其向来坚决的“以负责管理的态度来研发AI技术”也的确十分最重要。
但是，其注目领域却仍然在被业内人士所诟病——过分狭小，过于简单。例如，TechCrunch的著名记者MichaelSchmidt就认为，尽管OpenAI仍然在特别强调“增强自学”（ReinforcementLearning）的起到。但实质上，“增强自学”是一种最不常用的AI技术，它既会必要威胁人们和企业的安全性，也会必要为我们带给价值。
与之忽略，OpenAI应当改良那些早已应用于更为普遍的AI技术形式，因为它们早已对人类包含了根本性威胁（监督自学）或是给人类带给了令人震惊的益处（机器智能）。因此，MichaelSchmidt从专业角度，对增强自学（ReinforcementLearning）、监督自学（SupervisedLearning）以及机器智能（MachineIntelligence）做到了一番较为。（看法仅有代表MichaelSchmidt个人观点）OpenAI指出，AI技术上不存在某些几乎不不受掌控的威胁是难以避免的。
这种观点很准确。譬如，牛津大学教授NickBostrom知名的思维试验——“回形针最大化”（Paper－ClipMaximizer）就是一个很好的例子。
而OpenAI优先考虑到的“增强自学”技术是一种机器学习算法，可应用于聊天机器人、电子游戏机等等。但有意思的是，增强自学算法一般来说不从数据应从，忽略，该算法企图掌控像机器人那样的智能体，而这样的智能体完完全全是基于它可以采行的一系列动作及其当前的状态。值得注意的是，“增强自学”技术不存在一些不足之处：它最少还必须20－30年才能确实地成熟期一起，并且也无法立刻用作解决问题大多数的商业问题。
也就是说，人们和企业不一定不须必须聊天机器人或互动式的智能体，他们往往偏重于在他们可以分析的数据基础上取得更加多数据，并专心于挖出数据的意义与价值。但分析师认为，从将来角度来看，增强自学最有可能塑造成有感官的机器人，这项技术在未来几年里都会受到“监测”，但不应是目前高度优先考虑到的技术。
监督自学带给的危机目前，人们正在用于的一种人工智能技术可能会对社会包含更加必要的威胁：标准监督自学。但请注意，我们不考虑到将人类改建成“回形针”或“绝种人类的终结者式机器人”那些过分科幻的场景，我们只侧重当下。“监督自学”牵涉到到机器学习，必须用于过去的数据展开预测，很多时候其利用的方程式又宽又简单，以至于看上去阐释模糊不清，难懂晦涩。当前许多车站在机器学习与数据分析领域“最前沿”的企业都在利用“监督自学”或“黑箱建模”。
随着监督自学技术日益成熟期，其在业务流程中的地位显得越发不可动摇，但也带给了一些潜在的问题。监督自学不易受到“数据过度数值”的影响。因此，为了涵括并解释每个变量与历史数据点，用作说明系统工作原理的分析模型之后获得了过分细致的调整，调整后之后获得一个模型。
但由于过去的数据主要基于样本，并无法体现出该系统更大的趋势或“规则”，因此，该模型并无法很好得推展到新的情境中。因此，你有可能最后获得的是一个不能应用于过去情况，而呼吸困难用作解读新的情况的模型。例如，如果你用监督自学算法来自动展开金融资产交易，假设这里不会包括一些大萧条时期的数据。这种情况下，算法就有可能“意识”到，随着新的咖啡连锁店的开业，市场有可能将再次发生暴跌。
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